Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Réseaux et objets connectés AI for connected industries - réseaux, objets connectés et intelligence artificielle à Mulhouse
Objectifs pédagogiques
Le master Réseaux et Objets Connectés est un diplôme national du Conservatoire national des arts et métiers (Cnam) qui se développe sur deux ans académiques, M1 et M2.
Cette présente sa modalité de déploiement en formation par alternance à Mulhouse.
Le programme du master couvre:
- l'intelligence artificielle utilisée dans les systèmes connectés en réseau et la robotique.
- les nouvelles architectures de virtualisation des fonctions de réseau (NFV), de l’edge computing (MEC) and des réseaux logiciels et la softwarisation des réseaux (SDN, SD-x);
- la cybersécurité de la cyberstructure de l’Internet, avec les bases en cryptographie et l’étude de nouveaux attaques.
- la modélisation et l’analyse de performances d’architectures de réseaux et de systèmes distribués.
- l’integration de l’intelligence artificielle et de nouveaux systèmes de décision pour l’automatisation des réseaux de communication et des systèmes IoT.
- Niveau d'entrée :
- Bac + 3, Bac + 4
- Niveau de sortie :
- Bac + 5
- ECTS :
- 120
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Téléchargez en PDFCompétences et débouchés
Le master Réseaux et Objets Connectés est un diplôme national du Conservatoire national des arts et métiers (Cnam) qui se développe sur deux années académiques, M1 et M2.
La modalité de déploiement codé MR11606D est en formation par alternance, en cours du jour en présentiel, à Paris : https://master-alt.roc.cnam.fr
Le programme du master couvre:
- l'intelligence artificielle utilisée dans les systèmes connectés en réseau et la robotique.
- les nouvelles architectures de virtualisation des fonctions de réseau (NFV), de l’edge computing (MEC) and des réseaux logiciels et la softwarisation des réseaux (SDN, SD-x);
- la cybersécurité de la cyberstructure de l’Internet, avec les bases en cryptographie et l’étude de nouveaux attaques.
- la modélisation et l’analyse de performances d’architectures de réseaux et de systèmes distribués.
- l’integration de l’intelligence artificielle et de nouveaux systèmes de décision pour l’automatisation des réseaux de communication et des systèmes IoT.
Méthodes pédagogiques
Les enseignements théoriques, couplés à des mises en application en travaux dirigés et travaux pratiques sur matériels et logiciels métiers permettront une professionnalisation rapide. L'espace numérique de formation du Cnam (Moodle) permet à chaque enseignant de rendre accessible des ressources spécifiques à ses enseignements. Des modalités plus détaillées seront communiquées au début de chaque cours.
Prérequis et conditions d'accès
Avoir un niveau équivalent à une licence en informatique ou électronique ou robotique.
Avoir un niveau d'anglais B2.
Mentions officielles
- Code RNCP
- 39278
- Date d'enregistrement au RNCP
- Date de l'échéance de l'enregistrement au RNCP
Modalités et délais d'accès
Contactez-nous pour avoir plus d'informations concernant la formation qui vous intéresse.
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Équivalences, passerelles & suite de parcours
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Informations complémentaires
Modules d'enseignement
M1
M2
Blocs de compétences
Un bloc de compétences est constitué d'un ensemble d'Unités qui répond aux besoins en formation de l'intitulé du bloc.
Les unités ci-dessus sont réparties dans les Blocs de compétences ci-dessous.
Chaque bloc de compétences peut être validé séparément.
Information non disponible, pour plus d'information veuillez contacter le Cnam